АЛГОРИТМ И ПРОГРАММА ОБНАРУЖЕНИЯ НЕСАНКЦИОНИРОВАННОГО ДОСТУПА НА БАЗЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Ключевые слова:
Кибербезопасность, нейросеть, атаки, кибератакиАннотация
В последнее время системы обнаружения вторжений (IDS) были внедрены для эффективного защищенные сети. Использование нейронных сетей и машинного обучения для обнаружения и классификации вторжения являются мощными альтернативными решениями. В этой исследовательской работе оба метода Gradient спуск с импульсом (GDM) на основе обратного распространения (BP) и градиентный спуск с импульса и адаптивного усиления (GDM / AG) используются для обучения нейронные сети для работы как IDS. Чтобы проверить эффективность двух предложенных обучения , IDS на основе нейронной сети строится с использованием предложенного алгоритма обучения алгоритмы . Эффективность обоих алгоритмов проверяется с точки зрения скорости сходимости к достичь системного обучения и затраченного времени обучения, используя различные настройки нейронной сети параметры . Результат показал, что алгоритм обучения BP на основе GDM/AG превосходит алгоритм обучения BP на основе GDM.
Библиографические ссылки
Булдакова Т.И., Джалолов А.Ш. Выбор технологий DataMining для систем обнаружения вторжений в корпоративную сеть. // «Инженерный журнал: наука и инновации», 2019, вып. 11. URL: http://engjournal.ru/catalog/it/security/987.html.
Иванов П.Д., Вампилов В.Ж. Технологии BigData и их применение на современном промышленном предприятии. // «Инженерный журнал: наука и инновации», 2020, вып. 8. URL: http://engjournal.ru/catalog/it/asu/1228.html.
Молчанов А.Н., Бурмистров А.В., Гришунов С.С., Чухраев И.В. Некоторые вопросы сбора и обработки данных в информационной системе высшего учебного заведения. Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2018, № 7-1. – С. 191-198.
Молчанов А.Н., Бурмистров А.В., Гришунов С.С., Чухраев И.В. Разработка ROLAP-модуля информационной системы высшего учебного заведения. Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2017, № 5. – С. 311-317.
Явтуховский Е.Ю. Анализ систем обнаружения вторжений на основе интеллектуальных технологий. // Технические науки: теория и практика: материалы III Mеждунар. науч. конф. 2019. – С. 27-29.